1樓：網友
你提這個問題，說明你沒有用lingo解決過大型、複雜優化問題。
lingo直接能算？你要看問題的性質和規模。要是沒有有效演算法的稍大一點問題，lingo是能算，但是時間也許需要幾年、幾個世紀。。。
或許太陽系毀滅了還算不出了，只是「unknown」狀態。這不是危言聳聽。而且對於複雜的優化問題，lingo根本算不上強健，複雜優化問題很容易導致lingo崩潰（早期版本尤為突出，新出的14好一點），因為它主要針對經典問題採用經典演算法求解。
遺傳演算法、神經網路這種智慧型優化演算法就是用在這種場合的！可以減少運算時間，代價是求得的只是近似最優解。它們一定可以找到解。
但是實際使用時情況也許並不是這樣。
對於大規模問題，你要得到可以接受的近似解，遺傳演算法、神經網路計算時間其實也會是天文數字，因為這些演算法的每次迭代會耗費大量時間，而且需要大量迭代步數。而對於乙個不可接受的近似解，用遺傳演算法得到它，往往倒不如簡化假設、線性化模型用lingo求解。教科書上舉的例子，正如你所言，lingo也可以很快算出來，遺傳演算法、神經網路根本就是脫了褲子放p。
所以說，實際中，遺傳演算法、神經網路很雞肋，只是某些問題可能真正有效。
總結一下：還是要學，原因很簡單--有解總比無解好。
2樓：網友
1、lingo是商業軟體，需要付費的；
2、你不知道lingo的內部演算法；
3、lingo處理不了偏微分方程的約束，新增自定義函式複雜。
lingo能實現遺傳演算法嗎
3樓：網友
你好，答案如下所示。
不能，lingo最擅長求規劃激正問題。
其它不是它能明碼悔求的了。
希望你能夠詳細檢視。
我有時間就會幫你解答。模判。
希望你好好學習。
每一天都過得充實。
學習遺傳演算法需要先掌握哪些知識
4樓：無上陽光
遺傳演算法，如果不敲**的話，程式設計倒是不用學。因為這只是乙個基本的演算法。
簡單來說，要解決乙個問題，這個問題的解空間很大，恩，就是這個問題有很多很多可能的解。但是挨個的遍歷實在是太難了，計算機算不完。怎麼辦呢？
我就猜。猜其中的一部分選擇最好迅肆辯的。不是瞎猜，是按照一定的方法去猜。
針對這一類問題，就是這一類有很多很多選擇的可能，而且我們又必須去乙個乙個的嘗試的問題，怎麼辦呢？我們沒有辦法獲得最好的解，我畝缺們只能按照一定的方法嘗試獲得比較好的解。這一類的演算法很多，禁忌搜尋，蟻群演算法，遺傳演算法，模擬退火等等都是。
這屬於尋優演算法。有沒有效果，不知道，誰都不知道。這算是人類模擬大自然解決問題的方法，屬於玄學啊哈哈。
我自己來說寫過禁忌，蟻群，遺傳，模擬退火，神經網路，怎麼說呢，有沒有效果都是玄學。。
美賽即將來臨，做優化問題是不是單靠lingo就能做好了，還有看什麼遺傳演算法，粒子群演算法的必要嗎？
5樓：網友
美賽我參加過的，做優化還需要會點matlab
退火，蟻群建議都大致瞭解下，**一定要先準備好。
美賽好像不給資料的，需要你們自己找相關資料。
大學裡面哪種 自動化專業 要學 遺傳演算法？
6樓：牛得天下
為什麼一定要學遺傳演算法？
雖然有很多遺傳演算法的書，但遺傳演算法並不是一門很重要的課程。
很多學校只有研究生才會選修遺傳演算法，即便本科時學習，也是簡單過一下。
大多數都是自學的，遺傳演算法的書主要有：《遺傳演算法——理論、應用與軟體實現》、《遺傳演算法與工程設計》、或者結合matlab講的《matlab遺傳演算法工具箱及應用》。
基本上學習遺傳演算法要大三或大四，甚至是研究生階段。很多本科生的畢業**要求用遺傳演算法來解決實際問題。
但說實話，不管你學哪乙個專業，都可以自學遺傳演算法的，它只是乙個演算法，不是一門學科。
其他的專業有計算機方面可能會學到遺傳演算法。
你現在只是考大學，沒必要專門為了遺傳演算法而選擇專業。遺傳演算法多數是大四或研究生階段才會接觸到的東西。
當然，如果你參加數學建模競賽，可能會接觸的早一些。
做數學建模用到的遺傳演算法，難不難，要怎麼學？要不要用專門的工具箱
7樓：牛得天下
要看你用遺傳演算法解決什麼問題，一般情況下，有兩個方向使用遺傳演算法，一是自己編寫遺傳演算法**解決問題，二是用matlab遺傳演算法工具箱。前者可以學習王小平的《遺傳演算法——理論、應用與軟體實現》這本書，後者可以學習 雷英傑的《matlab遺傳演算法工具箱及應用》這本書，網上都可以找到電子版。
你要是用遺傳演算法解決旅行商問題這樣的組合優化問題，建議你自己編碼實現吧，網上可以找到很多**參考。
我以後要研究遺傳演算法，請問大學讀什麼專業？
8樓：網友
就演算法而言，分分鐘都能上手，只是一種優化求解工具而已，很多專業裡面都可以用也都有人用，或者你純粹想研究這類演算法就搞數學吧，
9樓：牛得天下
數學系出來的、計算機專業出來的，都有研究遺傳演算法的。建議你學電腦科學與技術專業，然後考研的時候可以選擇智慧型演算法方向的專業。
遺傳演算法這是乙個智慧型演算法，不是一門學科。
現在好多學校都有研究遺傳演算法的老師和研究生，我印象中，國防科技大學、武漢大學、復旦大學、中國礦業大學等都不錯。
10樓：
全國上下搞遺傳演算法的一抓一大把！
11樓：黑暗小舞
光是研究乙個演算法。。。我看軟體相關都行。
數學建模是不是lingo就夠了呢?
12樓：minquan一人
樓主，你好。
1）顯然是不夠的，lingo是用來做優化建模的，最常用的還是matlab軟體。
可以做較大型的程式設計，支援函式呼叫，擁有各種便捷的工具箱，同時也可以做優化建模。
而且，它擁有強大的畫圖功能，這是**中形象化表達必不可缺的一部分。
2）另外，c語言程式設計有時也會需要，因為matlab執行速度不如c語言，而且有的問題用c語言更加方便，建議使用或devc程式設計環境。
3）excel，visio這些office軟體也是不可或缺的。excel可以進行資料處理，（注：spss也是一款強大的而且易上手的資料處理資料分析的軟體，推薦使用spss19），visio則可以繪製各種流程圖、設計圖，有時一幅好圖勝過千言萬語（注：
如果想要獲得更好的結果，推薦使用向量繪圖軟體coreldraw，版本12就足夠了）。
4）其實，樓主還需要注意的是，除了學習軟體之外，還應該關注論壇（推薦論壇：數學中國）去學習各種數模演算法（各種演算法，如遺傳演算法，蟻群演算法等等），乙個好的演算法往往是一篇**的閃光點。
以上只是數學建模的冰山一角，數學建模猶如一片大海，想要在海浪間自由翱翔，到達成功的彼岸，需要的更多是堅持的毅力和不懈的學習。
希望對樓主有幫助，內容雖多，但是請記住你們有乙個團隊，任務可以進行合理分配，互相補充，團隊才會脫穎而出。歡迎交流。
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